Byzantine Sigillography, Linked Open Data, and the Structured Assertion Record
Notice bibliographique
Résumé
One of the major challenges in the creation of a digital dataset for cultural heritage objects is the question of how to capture the differing interpretations and the changing state of our knowledge about the objects we are seeking to document and preserve. This article discusses a case in point, namely the thousands of Byzantine lead seals that survive in museums and private collections today. The seals are an important source of information and insight into a society whose copious administrative records we have by and large lost; their correct decipherment and interpretation, however, requires a particular expertise that few in the field possess, and the need for a more or less central source of information about these seals has been acknowledged for many years now. As part of the Prosopography of the Byzantine World (PBW) project, a database was created that aimed for as complete a coverage as possible of all seals dated to the eleventh and twelfth centuries, including an innovative organization of the seals according to the boulloterion (die) from which a particular seal was struck and a link between the boulloterion and its owner. The strength of this database is that it is a rich collection of sigillographic data unparalleled elsewhere; the weakness is one shared with almost every digital database in the historical sciences, specifically, that it presents a single interpretation of the data when multiple interpretations are possible.The aim of the RELEVEN project has been to re-think how databases of historical information are structured; its central innovation is the “structured assertion record” (STAR) model, which is a Linked Open Data model based on the CIDOC-CRM standard. Here we discuss how the STAR model has been applied to the PBW seals database to express the information in a CIDOC-CRM-conformant way, and also to preserve information in all cases about who has made a particular interpretation of the data and what source material was used for the interpretation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,016 | 0,031 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».